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《增强学习与近似动态规划》对增强学习与近似动态规划的理论、算法及应用进行了深入研究和论述。主要内容包括：求解Markov链学习预测问题的时域差值学习算法和理论，求解连续空间Markov决策问题的梯度增强学习算法以及进化一梯度混合增强学习算法，基于核的近似动态规划算法，增强学习在移动机器人导航与控制中的应用等。《增强学习与近似动态规划》是作者在多个国家自然科学基金项目资助下取得的研究成果的总结，意在推动增强学习与近似动态规划理论与应用的发展，对于智能科学的前沿研究和智能学习系统的应用具有重要的科学意义。
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书籍介绍
《增强学习与近似动态规划》对增强学习与近似动态规划的理论、算法及应用进行了深入研究和论述。主要内容包括：求解Markov链学习预测问题的时域差值学习算法和理论，求解连续空间Markov决策问题的梯度增强学习算法以及进化一梯度混合增强学习算法，基于核的近似动态规划算法，增强学习在移动机器人导航与控制中的应用等。《增强学习与近似动态规划》是作者在多个国家自然科学基金项目资助下取得的研究成果的总结，意在推动增强学习与近似动态规划理论与应用的发展，对于智能科学的前沿研究和智能学习系统的应用具有重要的科学意义。
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书籍多样性：8分
书籍信息完全性：9分
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书籍清晰度：4分
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书籍真实打分
故事情节：7分
人物塑造：7分
主题深度：4分
文字风格：3分
语言运用：6分
文笔流畅：7分
思想传递：8分
知识深度：3分
知识广度：7分
实用性：5分
章节划分：9分
结构布局：9分
新颖与独特：3分
情感共鸣：8分
引人入胜：9分
现实相关：3分
沉浸感：9分
事实准确性：9分
文化贡献：4分